Gözetimli öğrenme

Gözetimli öğrenme ya da denetimli öğrenme (İngilizce: supervised learning), bilinen etiketler ve özellikler kullanarak bir fonksiyon öğrendiğimiz, makine öğreniminin önemli bir alt dalıdır. Bu yöntem, eğitim veri seti kullanılarak öğrenilen modelin, yeni ve bilinmeyen veri noktalarını doğru bir şekilde tahmin etmesini amaçlar.Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill. ISBN 0-07-042807-7.Russell, S., & Norvig, P. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall. ISBN 0-13-604259-7.

Bilgisayar mühendisliğinin, makine öğrenmesi alanının bir konusu olan gözetimli öğrenme, verilen  girdi kümesinden istenen  çıktı kümesinin elde edilmesi için bir fonksiyon öğrenilmesidir.Bkz. 

Gözetimli öğrenmede, öğrenilmek istenen kavram ile ilgili toplanan gözlemler bir eğitim kümesi olarak öğreniciye verilir. Eğitim kümesinde her örnek için istenen çıktı değerleri de verilir. Bu bilgiler kullanılarak giriş ve çıkış arasında bir ilişki oluşturulur. Oluşturulan ilişki kullanılarak gelecekte karşılaşılacak gözlemlerinin karşılık geldiği çıktıları tahmin edilebilir.

 Tarihçe ve Gelişim 
Gözetimli öğrenme, 1950'lerde istatistiksel sınıflandırma ve regresyon analizinin gelişimi ile ortaya çıkmıştır. Alan, yapay sinir ağlarının ve destek vektör makinelerinin geliştirilmesi ile önemli ilerlemeler kaydetmiştir. 1990'larda büyük veri kümelerinin ve hesaplama gücünün artmasıyla, gözetimli öğrenme algoritmaları daha sofistike hale gelmiştir.McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (1955). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. August 31, 1955.Vapnik, V. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory. Springer.

 Uygulama Alanları 
Gözetimli öğrenme, çeşitli alanlarda başarılı bir şekilde uygulanmaktadır:

Tıp: Hastalık teşhisi ve tedavi önerileri.

Finans: Kredi risk analizi ve piyasa tahminleri.

Pazarlama: Müşteri segmentasyonu ve hedefli pazarlama.

Görüntü İşleme: Nesne tanıma ve yüz tanıma.Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M., & Thrun, S. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639), 115-118.Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2002). On Discriminative vs. Generative Classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes. Advances in Neural Information Processing Systems, 14, 841-848.Viola, P., & Jones, M. (2001). Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1, 511-518.

 Avantaj ve Dezavantajlar 
Gözetimli öğrenme yöntemlerinin avantajları ve dezavantajları şunlardır:

Avantajlar:

Yüksek doğruluk: Etiketlenmiş veri setleri kullanarak yüksek doğrulukta modeller oluşturabilir.

Uygulama çeşitliliği: Birçok farklı problem türünde uygulanabilir.

Dezavantajlar:

Veri bağımlılığı: Etiketlenmiş veri gereksinimi yüksek ve maliyetlidir.

Aşırı öğrenme riski: Model, eğitim verisine aşırı uyum sağlayarak genelleme yeteneğini kaybedebilir.Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer.Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

 Kaynakça 

Kategori:Makine öğrenimi